AI 교육 필요성은 OECD가 2026년 9월 8일 발표한 PISA 2025 결과에서 숫자로 드러납니다. 한국 15세 학생의 51%가 공부를 돕는 용도로 AI 챗봇을 주 1회 이상 쓴다고 답했습니다(OECD 평균 46%). 같은 GPT-4라도 답을 바로 주게 했는지, 답 대신 힌트를 주게 설정했는지에 따라 시험 점수가 갈린 실험도 있습니다. 지금 필요한 AI 교육은 AI 없이 먼저 생각하고, AI가 낸 결과를 확인하고, AI를 직접 만들어 보게 하는 교육입니다.
같은 보고서에서 OECD 평균으로 보면 요약·초안 작성·자료조사 같은 특정 과제에 AI를 쓰는 학생은 쓰지 않는 학생보다 과학 점수가 약 20점(약 1년치 학교 교육) 낮았습니다. 다만 공부를 돕는 일반 용도로 AI를 주 1~2회 쓰는 학생은 쓰지 않는 학생과 점수가 비슷했습니다. OECD는 이 관계가 AI 사용의 부정적 영향을 반드시 뜻하지는 않으며, 누가 어떤 방식으로 AI를 쓰는지가 섞인 결과일 수 있다고 밝혔습니다. 안드레아스 슐라이허 OECD 교육·기술국장은 서문에서 기술이 배우는 데 필요한 생각의 수고를 건너뛰게 하면 학생의 성장을 해친다고 짚었습니다. 이어서 이 문제를 제대로 풀면 AI는 목발이 아닌 발판이 된다("If we get this right, AI becomes a scaffold, not a crutch.")고 썼습니다.
PISA 2025 결과로 본 한국 학생의 AI 사용
PISA 2025에는 91개 국가·지역에서 76만 명이 넘는 학생이 참여했고, 한국에서는 196개 학교 6,859명이 시험을 봤습니다. 학생 설문은 공부를 돕는 용도를 포함해 AI 챗봇을 쓰는 용도 네 가지를 물었고, 한국 학생은 네 가지 모두에서 OECD 평균보다 많이 썼습니다.
AI 챗봇 사용 | 한국 | OECD 평균 |
|---|---|---|
새 주제 사전조사, 주 1회 이상 | 44% | 31% |
읽어야 할 글 요약, 주 1회 이상 | 37% | 30% |
글쓰기 과제 초안, 주 1회 이상 | 37% | 29% |
조사한 용도 모두 거의 안 씀 | 12% | 14% |
점수는 과학 526점, 읽기 501점, 수학 522점, 이번에 처음 잰 컴퓨팅 문제해결력 538점으로 모두 OECD 평균(482·461·463·500점)보다 높았습니다. 컴퓨팅 문제해결력은 블록 코딩과 컴퓨터 모델링으로 실험하고, 데이터를 분석하고, 디지털 결과물을 만들고 고치는 능력을 봅니다. 2022년과 비교하면 한국은 과학·수학이 비슷했고 읽기는 낮아졌습니다. OECD 전체로도 최근 3년 사이 읽기 점수가 크게 떨어졌고, 정보를 평가하고 여러 출처를 잇고 비판적으로 읽는 기술처럼 AI 시대에 가장 중요한 부분에서도 하락이 나타났습니다.
AI를 자주 쓰면서 학교에서 AI가 만든 정보의 질을 평가하는 법도 배운 학생은 쓰지 않거나 드물게 쓰는 학생보다 과학 점수가 약간 높았습니다. 이런 수업을 받은 한국 학생은 66.5%(OECD 평균 62.6%)였습니다. 보고서는 이 결과로 인과를 판단할 수는 없다는 단서를 달았고, 이런 기회가 사회경제적으로 유리한 학생에게 더 많아 'AI 격차'가 커질 수 있다고 경고했습니다. OECD는 AI 도구를 쓸 수 있게 하는 것만으로는 효과를 기대하기 어렵고, 적절하고 효과적인 사용법 지도가 함께 필요하다고 봤습니다.
답을 주는 AI와 힌트를 주는 AI의 학습 효과 실험
바스타니(Bastani) 연구팀이 2025년 6월 미국국립과학원회보(PNAS)에 발표한 무작위 실험이 대표적입니다. 동료심사를 거친 이 연구에서 튀르키예의 한 고등학교 9~11학년 약 1,000명이 수학을 세 방식으로 연습했습니다. 일반 ChatGPT처럼 답하는 GPT-4를 쓴 집단(일반 AI), 같은 GPT-4에 답 대신 교사가 만든 힌트를 주도록 설정한 AI 튜터(GPT Tutor)를 쓴 집단, AI 없이 교과서와 노트로 공부한 집단입니다.
연습 문제에서는 AI 없이 공부한 집단보다 일반 AI 집단이 48%, AI 튜터 집단이 127% 높은 점수를 받았습니다. 그런데 AI를 빼고 본 시험에서 일반 AI 집단은 AI 없이 공부한 집단보다 17% 낮았습니다. AI 튜터 집단은 이 손해가 거의 사라졌지만 점수가 더 오르지도 않았습니다. 연구진은 일반 AI 집단 학생들이 풀이를 달라고 해 그대로 옮기는 경우가 많았고, 자기 학습이 줄었다는 것을 알아차리지 못했다고 보고했습니다.
대학생 117명을 네 조건으로 나눈 무작위 실험(Fan 외, British Journal of Educational Technology, 2025)에서도 ChatGPT를 쓴 집단은 에세이 점수가 가장 많이 올랐습니다. 하지만 지식 습득과 전이(배운 내용을 새 상황에 적용하는 힘)는 다른 집단과 통계적으로 의미 있는 차이가 없었습니다. 결과물 점수와 실제로 배운 양이 따로 움직였다는 뜻입니다.
OECD 디지털교육전망 2026(2026년 1월)은 이런 연구를 정리한 핵심 시사점 첫 줄에 '생성형 AI로 학습 과제를 잘 해냈다고 저절로 배움으로 이어지지는 않는다'("Successfully performing an educational task with GenAI does not automatically lead to learning")고 적었습니다. 보고서는 튀르키예 실험을 들어 '교육용'이라고 내세운 AI 도구도 기대만큼 학습을 늘리지 못할 수 있다고 짚었고, 학습을 AI 없이 시작해 교육용 AI(답을 바로 주지 않고 학습을 돕도록 설정한 AI)를 거쳐 범용 AI(ChatGPT 같은 일반 챗봇)로 넓혀 가는 순서를 제안했습니다.
각국 학교에 들어온 AI 교육
세계 고용주 1,000곳 이상을 조사한 세계경제포럼(WEF)의 Future of Jobs Report 2025에서 고용주들은 2030년까지 가장 빠르게 중요해질 역량 1위로 'AI와 빅데이터'를 꼽았습니다. 각국 정부도 학교 교육과정에 AI를 넣고 있지만, 정한 범위는 나라마다 다릅니다.
나라·기구 | 정한 내용 | 시점·근거 |
|---|---|---|
중국 | AI 교육의 지방 교육과정 전면 편입 추진 | 2026년 4월 '인공지능+교육' 행동계획 |
미국 | 백악관 AI 교육 태스크포스·대통령 AI 챌린지 신설 | 2025년 4월 행정명령 14277 |
UAE | 공립 유치원~12학년 AI 과목 도입 | 2025-26학년도 |
UAE | 모든 공립·사립 학교 AI 교육과정 시행 승인 | 2026년 9월 2일 내각 |
OECD | PISA 2029에 미디어·AI 리터러시(MAIL) 영역 신설 | 결과 2031년 12월 예정 |
중국은 2024년 교육부 통지와 2025년 지침 2종으로 학년별 방향을 먼저 정했고, 2026년 행동계획에서는 각 지역이 학년 단계별 목표·내용·시수를 담은 지침을 만들도록 했습니다. 베이징은 시 교육위원회 AI 교육 방안(2025년 3월)에 따라 2025년 가을학기부터 모든 초중고에서 AI 교육을 연 8차시 이상 합니다. 생성형 AI 사용지침은 초등학생이 개방형 생성 기능을 혼자 쓰지 않게 하고(교사는 수업 보조로 사용 가능), 중학생은 생성 내용의 논리를 분석해 볼 수 있게, 고등학생은 기술 원리를 바탕으로 한 탐구 학습에 쓸 수 있게 단계를 나눴습니다.
미국은 연방 차원의 AI 필수 과목이 없습니다. 첫 대통령 AI 챌린지에는 학생 2만 명 이상이 참가했고(백악관 시상식 발표, 2026년 6월 9일), 2026년 10월 13일 발표된 2027년 대회는 '대통령 SI(초지능) 챌린지'로 이름이 바뀌었습니다(2027 대통령 SI 챌린지 발표). Code.org와 CSforALL의 보고서에 따르면 2025년 12월 기준으로 AI와 컴퓨터과학을 함께 졸업요건으로 둔 주는 없었습니다.
OECD가 PISA 2029에 넣는 미디어·AI 리터러시(MAIL) 평가의 평가틀은 2026년 1월 나온 첫 초안입니다. 한국이 MAIL에 참여하는지는 2026년 10월 16일 현재 OECD와 교육부 자료에서 확인되지 않습니다.
정보 수업 시간 확대와 AI 중점학교·AI 디지털교과서
2022 개정 교육과정으로 초등 실과의 정보 교육은 17시간에서 34시간 이상, 중학교 정보는 34시간에서 68시간 이상으로 늘었습니다. 2026년 현재 초1~6·중1~2에 적용됐고, 2027년에는 초·중·고 전 학년에 적용됩니다. '코딩 의무화'로 불리기도 하는 이 변화는 이전 교육과정에도 있던 정보 수업 시간 기준을 두 배로 늘린 것이고, 고등학교 정보는 2022 개정 교육과정에서도 선택 과목입니다.
변화 | 내용 | 상태(2026-10-16) |
|---|---|---|
AI 중점학교 | 2026년 1,141교(서울 182교) | 운영 중, 2027년 1,500교·2028년 2,000교 목표 |
AI 디지털교과서 | 2025년 8월 초·중등교육법 개정으로 '교육 자료'가 됨 | 시행 중, 2026년 3월부터 학교운영위원회 심의로 선택 |
AI 교육과정 개정 | 'AI 교육 필수화'를 위한 개정 요청(교육부 2026년 업무계획) | 계획(2026년 하반기까지 요청), 국가교육위원회 의결 없음 |
서울 AI·디지털 기초소양 진단검사 | 초5·중2·고1, 희망학교 3만 명 | 서울시교육청 계획(2025년 12월 발표) |
AI 중점학교는 일반 학교보다 정보·AI 수업 시간을 늘리고 AI를 여러 교과와 연계해 가르치는 학교입니다. 2026년에는 17개 시도교육청이 학교를 골라 3월부터 3년 동안 운영합니다. 수업 시간은 초등 68시간·중학교 102시간 이상이고, 고등학교는 매 학기 AI·정보 과목을 엽니다. 이 시간은 중점학교에만 적용됩니다. 고등학교의 정보·인공지능 기초·데이터 과학 과목이 무엇을 배우고 어떻게 평가되는지는 고등학교 인공지능 기초·데이터 과학 과목 비교에 정리했습니다.
AI 리터러시 뜻과 네 가지 영역
OECD와 EU가 2026년 6월 낸 AI 리터러시 프레임워크(AILit) 최종본은 AI 리터러시를 'AI가 영향을 미치는 세상에서 잘 살아가는 데 필요한 기술 지식, 오래 쓰이는 역량, 미래를 준비하는 태도'로 정의합니다. 같은 문서는 "AI literacy is different from AI tool use."라고 적어 AI 리터러시와 AI 도구 사용을 구분했습니다. 법적 구속력이 없는 지침이고, 네 영역 19개 역량으로 짜였으며, PISA 2029 MAIL 평가에 기여합니다.
Engage with AI(AI와 관계 맺기): 생활 속 AI를 알아보고, AI가 낸 결과를 받아들일지 고칠지 버릴지 따집니다. 원문 역량은 "Evaluate whether AI outputs should be accepted, revised or rejected."입니다.
Create with AI(AI와 함께 만들기): 생성형 AI로 새 관점을 찾고, 피드백을 받아 결과물을 다듬습니다.
Manage AI(AI 사용 관리): 과제의 성격을 보고 AI를 쓸지 정합니다. 원문은 "Decide whether to use AI systems based on the nature of the task."입니다.
Shape AI(AI 설계하기): AI가 누구를 위해 어떻게 작동하도록 만들어졌는지 살피고, 데이터 선택이 결과에 주는 영향을 생각하며 직접 설계해 봅니다.
UNESCO의 학생용 AI 역량 프레임워크(2024)도 인간 중심 사고방식, AI 윤리, AI 기법과 응용, AI 시스템 설계의 네 차원 12개 역량을 이해·적용·창조 세 단계로 나눴습니다. 두 프레임워크 모두 AI를 쓰는 데서 멈추지 않고 직접 설계하는 단계까지 다룹니다.
AI 시대 자녀 교육, 초등부터 고등까지 집에서 챙길 것
한국언론진흥재단의 2025 10대 청소년 미디어 이용 조사(초4~고3 2,674명, 2025년 6~9월)에서 최근 1주일 안에 생성형 AI를 한 번이라도 쓴 비율은 초4~6학년 51.2%, 중학생 69.8%, 고등학생 82.3%였습니다. 아래 표는 앞에서 본 OECD의 학습 순서와 AILit 역량을 학년별 가정 습관으로 옮긴 휴몬랩의 정리입니다.
학년 | 학교에서 배우는 것 | 집에서 챙길 것 |
|---|---|---|
초1~3 | 실과 정보 수업 전(5·6학년부터) | AI 없이 만들고 고치는 놀이 먼저, AI는 보호자가 쓰는 화면을 함께 보기 |
초4~6 | 5·6학년 실과 정보: 카드놀이 같은 언플러그드 활동, 블록 코딩 | 혼자 푼 뒤 보호자와 AI 답 검토, 블록 코딩으로 작은 프로그램 만들기 |
중학교 | 정보: 컴퓨팅 사고, 생활 속 인공지능 윤리 | AI를 쓸지 과제마다 먼저 정하고 답 대신 힌트 요청, 사진 분류 모델 만들기 |
고등학교 | 정보·인공지능 기초 등 선택 과목(학교마다 개설 다름) | AI 결과를 원문과 대조하고 쓴 부분 기록, 데이터를 바꿔 가며 AI 모델 결과 비교 |
초등 자녀가 코딩을 언제 시작할지는 초등 코딩을 지금 시작할지, 체험부터 할지 정하는 기준에서 다뤘습니다. 교육부·교육청의 수행평가 AI 활용 관리 방안(2025년 12월)은 수행평가에서 AI를 쓰면 사용한 AI와 질문(프롬프트), 결과물에 반영한 방식을 학생이 적도록 지도하라고 권고했습니다. 중·고등학생 자녀라면 수행평가·학생부에서 AI를 쓴 사실을 밝히고 기록하는 기준을 함께 보면 좋습니다. 과목 선택과 대입의 연결은 2028 대입 개편안이 학년별로 적용되는 방식에 있습니다.
휴몬랩이 AI를 가르치는 방식
휴몬랩 아카데미는 AI 교육기업 (주)휴몬랩의 학원 브랜드입니다. 압구정 본원에서 6·7세 로봇반부터 초등 AI·로봇·메이커 수업, 중·고등과 국제학교 학생의 AI·SW 프로젝트까지 가르칩니다. 수업은 메이커(마이크로비트·아두이노·라즈베리파이와 C·Python 기초), 프로그래머(C·Python·Java), 프로젝트(개인·팀 융합 프로젝트), 알고리즘(정보올림피아드·USACO)의 네 트랙으로 나뉩니다.
홈페이지에 공개한 AI 활용 원칙은 "학생이 생각하는 과정을 AI로 대신하지 않습니다. AI를 도구로 활용하되, 판단과 설명은 학생의 몫으로 남깁니다."로 시작합니다. 수업은 '질문하기 → 비교하기 → 검증하기' 순서로 AI를 다루고, 이 가운데 비교하기와 검증하기는 앞에서 본 AILit의 Engage with AI 역량과 같은 방향입니다. 발표에서는 작품만 보여 주지 않고 문제·역할·과정·배운 점을 학생이 자기 말로 설명합니다. 단계별 수업 순서는 AI가 도운 부분과 학생이 한 부분을 나눠 설명하게 하는 수업 순서에서 볼 수 있습니다.
학생들이 직접 만든 발명·SW 작품과 대회 수상
휴몬랩 학생들은 생활 속 불편을 줄이는 발명, 유네스코 유산을 알리는 SW, 시즌 주제에 맞춘 레고 로봇 작품을 직접 만들어 대회에 냈습니다.
IT코딩 발명 아이디어 및 에세이 경진대회: 2026년 제4회 대상 2팀을 포함해 18팀 수상, 2025년 제3회 대상 2·금상 2·은상 2·동상 13·장려상 3명으로 22명 수상(IT코딩 발명대회 연도별 수상과 학생 작품)
2025 국제청소년 한국유네스코유산 알리기 아이디어대회: SW첨단기술 부문에서 8팀 22명 수상(2025 유네스코유산 알리기 아이디어대회 수상 소식)
FIRST LEGO League KOREA 3시즌 연속 수상: 2023-2024 EXPLORE 부문 초등 1학년 팀 효과적인 솔루션상(Effective Solution Award), 2024-2025 본선 출전 학생 전원 수상, 2025-2026 본선 수상
자녀가 AI를 어떤 순서로 배우면 좋을지, 지금 학년에서 무엇부터 시작할지 상담해 드립니다. 압구정 휴몬랩 아카데미(서울 강남구 논현로176길 22, 3층)는 전화 02-2039-8089와 휴몬랩코딩학원 카카오톡 채널로 상담을 받습니다.
참고한 공식 자료
PISA 2025 Results (Volume I) Country Notes: Korea, OECD, 2026년 9월 8일
PISA 2025 Results (Volume I): Future-Ready Students, OECD, 2026년 9월 8일
Generative AI without guardrails can harm learning, Bastani 외, PNAS 122(26), 2025년 6월 25일
OECD Digital Education Outlook 2026, OECD, 2026년 1월 19일
Empowering Learners for the Age of AI: An AI Literacy Framework for Primary and Secondary Education, OECD·EU, 2026년 6월
AI competency framework for students, UNESCO, 2024년 8월 8일
Executive Order 14277: Advancing Artificial Intelligence Education for American Youth, 미국 연방관보, 2025년 4월 28일
'인공지능+교육' 행동계획(教科信〔2026〕1号), 중국 교육부 등 5개 부처, 2026년 4월 2일
Mohammed bin Rashid chairs UAE Cabinet meeting, outlines three priorities for government, 두바이 미디어오피스, 2026년 9월 2일
2022 개정 초·중등학교 및 특수교육 교육과정 확정·발표, 교육부, 2022년 12월 22일
인공지능(AI) 중점학교 본격 운영 보도자료, 교육부, 2026년 3월 9일
초중고 AI 교육 종합계획, 서울특별시교육청, 2025년 12월 23일
이 글은 2026년 10월 16일 기준 공식 자료로 작성했습니다. 휴몬랩 아카데미는 이 글에 나온 대학·대회·기관과 제휴 관계가 없습니다. 수상·합격 기록은 해당 학생의 개별 성과이며 같은 결과를 보장하지 않습니다. 2025 IT코딩 발명대회 작품 사진을 뺀 대표 이미지와 본문 이미지는 이해를 돕기 위해 ChatGPT 이미지 생성으로 만든 개념 이미지로, 실제 학생·수업·대회 현장 사진이 아닙니다.